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[문법] Pandas2 (10 minutes to pandas) 본문
ㅇ 사용방법
import numpy as np
import pandas as pdㅇ 판다스에서 제공하는 데이터 타입
- Series : 1차원 형태의 데이터 (정수, 문자열, Python 객체 등 대부분의 타입이 들어 갈 수 있음)
- DataFrame : 2차원 배열 형태의 표(행과 열)로 이루어진 데이터
* 0차원 = schalar(스칼라) = 단일 값
1차원 = vector(벡터) = 리스트
2차원 = matrix(행렬) = 2중 중첩 리스트
3차원 이상 = tensor(텐서) = 3중 이상 중첩 리스트
# Series
>> s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
>> s
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
# DataFrame
>> df2 = pd.DataFrame(
...: {
...: "A": 1.0,
...: "B": pd.Timestamp("20130102"),
...: "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
...: "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"),
...: "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
...: "F": "foo",
...: }
...: )
...:
>> df2
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train fooㅇ Object creation
1. 리스트에 값을 넣어 Series 데이터 타입 생성가능
참고) pandas에서는 RangeIndex 함수에 의해서, 따로 지정하지 않는 이상 자동으로 index가 채워짐
* 기본값 : RangeIndex(0, 1, 2, ..., n)
* RangeIndex : range와 기능은 동일하나 사용이 좀더 편리(시작값 인자 생략 가능)
- 참고 : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html
>> s2 = pd.DataFrame([1,3,5, np.nan, 6, 8], index = [3,4,5,6,7,8])
>> s2
0
3 1.0
4 3.0
5 5.0
6 NaN
7 6.0
8 8.0
2. numpy array를 이용하여 dataframe을 만들 수 있음.
참고) data_range 함수를 이용해서 연속된 날짜 정보들을 만들 수 있고 dataframe의 index로 집어넣을수 있음.
>> dates = pd.date_range("20240513", periods=6) # periods : 연속된 n개의 데이터 출력
>> dates
DatetimeIndex(['2024-05-13', '2024-05-14', '2024-05-15', '2024-05-16',
'2024-05-17', '2024-05-18'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>> np.random.randn(6, 4) # np.random.randn(행,열) # 랜덤 값의 행과 열을 만든다. array로 생성됨
array([[ 0.9111312 , -0.02774801, -0.01656051, 1.40677869],
[ 0.01461194, 1.73088185, 0.66534308, 0.23268069],
[-0.14197384, 0.47384894, 1.53984158, 0.53825697],
[ 0.35474407, 1.3404046 , 0.36081095, -0.51907604],
[-0.82193688, 0.49241182, 1.25183249, -0.05405669],
[-1.23050981, 1.42889765, 0.74162111, -2.81065958]])
>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))
>> df
A B C D
2024-05-13 0.911131 -0.027748 -0.016561 1.406779
2024-05-14 0.014612 1.730882 0.665343 0.232681
2024-05-15 -0.141974 0.473849 1.539842 0.538257
2024-05-16 0.354744 1.340405 0.360811 -0.519076
2024-05-17 -0.821937 0.492412 1.251832 -0.054057
2024-05-18 -1.230510 1.428898 0.741621 -2.810660
3. 딕셔너리를 dataframe 형태로 만들 수 있음. 이때 key는 column으로, value는 각 column의 값으로 지정됨.
참고) 각 column 마다 서로 다른 type의 데이터들을 가질 수 있음.
>> df2 = pd.DataFrame(
{
"A": 1.0,
"B": pd.Timestamp("20130102"),
"C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
"D": np.array([3] * 4, dtype="int32"),
"E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
"F": "foo"
}
)
>> df2
A B C D E F
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
>> df2.dtypes
A float64
B datetime64[ns]
C float32
D int32
E category
F object
dtype: object
참고) Categorical 함수를 사용하면 카테고리가 몇 개 있는지를 알려줄 뿐만 아니라 카테고리에 존재하지 않는 것들을 집어넣을 경우 에러가 뜨게 함.
>> cate = pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"])
>> cate
['test', 'train', 'test', 'train']
Categories (2, object): ['test', 'train']
>> cate[0] = 'Test'
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-469a102ee59a> in <cell line: 1>()
----> 1 cate[0] = 'Test'
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/arrays/_mixins.py in __setitem__(self, key, value)
247 def __setitem__(self, key, value) -> None:
248 key = check_array_indexer(self, key)
--> 249 value = self._validate_setitem_value(value)
250 self._ndarray[key] = value
251
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/arrays/categorical.py in _validate_setitem_value(self, value)
1295 return self._validate_listlike(value)
1296 else:
-> 1297 return self._validate_scalar(value)
1298
1299 def _validate_scalar(self, fill_value):
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/arrays/categorical.py in _validate_scalar(self, fill_value)
1320 fill_value = self._unbox_scalar(fill_value)
1321 else:
-> 1322 raise TypeError(
1323 \"Cannot setitem on a Categorical with a new \"
1324 f\"category ({fill_value}), set the categories first\"
TypeError: Cannot setitem on a Categorical with a new category (Test), set the categories first
>> cate_list = ["test", "train", "test", "train"]
>> cate_list
['test', 'train', 'test', 'train']
>> cate_list[1] = 'Test'
>> cate_list
['test', 'Test', 'test', 'train']ㅇ Viewing data (데이터 확인 방법)
1. DataFrame.head(), DataFrame.tail() : 처음이나 맨 마지막 행들 조회 가능.
>> df.head(10)
0 1 2 3
2024-05-13 1.845046 0.260883 0.410832 1.040944
2024-05-14 -0.061069 -0.259378 0.069027 1.239575
2024-05-15 -0.600211 -1.154017 0.890548 0.348339
2024-05-16 -1.469159 0.235009 -0.271018 1.404874
2024-05-17 0.222574 1.045386 0.162020 -0.675239
2024-05-18 -0.271808 0.900917 -1.394652 -0.257152
>> df.head() # 기본 값 : 5개 출력
0 1 2 3
2024-05-13 1.845046 0.260883 0.410832 1.040944
2024-05-14 -0.061069 -0.259378 0.069027 1.239575
2024-05-15 -0.600211 -1.154017 0.890548 0.348339
2024-05-16 -1.469159 0.235009 -0.271018 1.404874
2024-05-17 0.222574 1.045386 0.162020 -0.675239
>> df.tail() # 기본 값 : 5개 출력
0 1 2 3
2024-05-14 -0.061069 -0.259378 0.069027 1.239575
2024-05-15 -0.600211 -1.154017 0.890548 0.348339
2024-05-16 -1.469159 0.235009 -0.271018 1.404874
2024-05-17 0.222574 1.045386 0.162020 -0.675239
2024-05-18 -0.271808 0.900917 -1.394652 -0.257152
2. DataFrame.index, DataFrame.columns : 각각 index와 columns 정보 조회
>> df.index
DatetimeIndex(['2024-05-13', '2024-05-14', '2024-05-15', '2024-05-16',
'2024-05-17', '2024-05-18'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>> df.columns
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
3. DataFrame.to_numpy() 함수 : index와 colum값 제외된 데이터만 Numpy array 형태로 변경
>> df.to_numpy()
array([[ 1.84504554, 0.26088255, 0.41083151, 1.04094389],
[-0.06106884, -0.25937766, 0.06902654, 1.23957504],
[-0.6002111 , -1.1540172 , 0.89054796, 0.34833934],
[-1.46915942, 0.23500853, -0.27101799, 1.40487427],
[ 0.22257418, 1.04538586, 0.16201965, -0.67523941],
[-0.27180771, 0.90091665, -1.39465245, -0.25715226]])
4. describe() 함수 : 데이터에 대한 통계 값 조회
>> df.describe()
A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean 0.223903 -0.316182 0.082094 -0.165044
std 0.288232 1.503504 0.829479 0.712710
min 0.002321 -2.836017 -1.022879 -1.264085
25% 0.025479 -0.948033 -0.448293 -0.380779
50% 0.065442 0.109938 0.029118 -0.223977
75% 0.458920 0.586081 0.688016 0.154944
max 0.607974 1.274945 1.156988 0.873570
5. 데이터 transpose (df.T : 전치행렬)
>> df.T
2024-05-13 2024-05-14 2024-05-15 2024-05-16 2024-05-17 2024-05-18
0 1.845046 -0.061069 -0.600211 -1.469159 0.222574 -0.271808
1 0.260883 -0.259378 -1.154017 0.235009 1.045386 0.900917
2 0.410832 0.069027 0.890548 -0.271018 0.162020 -1.394652
3 1.040944 1.239575 0.348339 1.404874 -0.675239 -0.257152
>> df
0 1 2 3
2024-05-13 1.845046 0.260883 0.410832 1.040944
2024-05-14 -0.061069 -0.259378 0.069027 1.239575
2024-05-15 -0.600211 -1.154017 0.890548 0.348339
2024-05-16 -1.469159 0.235009 -0.271018 1.404874
2024-05-17 0.222574 1.045386 0.162020 -0.675239
2024-05-18 -0.271808 0.900917 -1.394652 -0.257152
6. DataFrame.sort_index() : 축(axis)을 기준으로 정렬
* axis = 0 행방향 (default)
axis = 1 열방향
>> df
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
>> df.sort_index(axis = 0, ascending = False)
0 1 2 3
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
>> df.sort_index(axis = 1, ascending = False)
3 2 1 0
2024-05-13 -0.877976 -0.393526 1.419948 0.335655
2024-05-14 0.081000 0.736718 -0.642272 1.102611
2024-05-15 -0.056823 0.235904 2.128768 0.482039
2024-05-16 0.899178 -0.184130 -1.463138 -0.765209
2024-05-17 -1.827536 -1.025236 0.437651 -0.823268
2024-05-18 -2.232786 -0.256849 -1.092928 -0.414458
7. DataFrame.sort_values() : 특정 컬럼 기준 정렬
>> df.sort_values(by="B")
A B C D
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
>> df.sort_values(by="A")
A B C D
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000ㅇ Selection (데이터 추출하기) ★★★★★
- 참고) 데이터 추출은 기존의 표현식으로 가능하지만, pandas에 최적화된 다음 함수 사용을 권장
- DataFrame.at(), DataFrame.iat(), DataFrame.loc(), DataFrame.iloc()
1. Getitem []
- DataFrame에서 column을 지정하여 데이터를 선택할 수 있고 이는 Series 형태로 반환됨.
- df.column과 동일
>> df
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
>> df['A']
2024-05-13 0.335655
2024-05-14 1.102611
2024-05-15 0.482039
2024-05-16 -0.765209
2024-05-17 -0.823268
2024-05-18 -0.414458
Freq: D, Name: A, dtype: float64
>> df.A # 권장하지 않음(특히 컬럼 내 띄어쓰기가 있는 경우 사용 불가)
2024-05-13 0.335655
2024-05-14 1.102611
2024-05-15 0.482039
2024-05-16 -0.765209
2024-05-17 -0.823268
2024-05-18 -0.414458
Freq: D, Name: A, dtype: float64
- DataFrame을 슬라이싱을 통해 추출할 수 있음.
>> df[0:3]
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
>> df["20240513":"20240515"]
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823ㅇ Selection by label
- DataFrame.loc()와 DataFrame.at()를 사용하여 추출
- 특정 row를 매칭해서 추출하는 경우
>> df.loc[dates[0]] # 0번째 인덱스
A 0.335655
B 1.419948
C -0.393526
D -0.877976
Name: 2024-05-13 00:00:00, dtype: float64
- 선택한 column에서 모든 row를 추출하는 경우
>> df.loc[:, ["A", "B"]]
A B
2024-05-13 0.335655 1.419948
2024-05-14 1.102611 -0.642272
2024-05-15 0.482039 2.128768
2024-05-16 -0.765209 -1.463138
2024-05-17 -0.823268 0.437651
2024-05-18 -0.414458 -1.092928
- 슬라이싱으로 추출하는 경우
>> df.loc["20240513":"20240515", ["A", "B"]]
A B
2024-05-13 0.335655 1.419948
2024-05-14 1.102611 -0.642272
2024-05-15 0.482039 2.128768
- 1개의 행과 1개의 column을 고르게 되면 하나의 값만 추출
>> df.loc[dates[0], 'A']
0.33565539836551156
>> df.loc['2024-05-13', 'A']
0.33565539836551156
- 위의 방법보다 더 빠르게 하나의 값을 추출
>> df.at[dates[0], 'A']
0.33565539836551156
>> df.at['2024-05-13', 'A']
0.33565539836551156ㅇ Selection by position
- DataFrame.iloc() or DataFrame.iat()를 사용하여 데이터를 추출
- 정수로 위치를 지정하여 데이터 추출
>> df.iloc[3]
A -0.765209
B -1.463138
C -0.184130
D 0.899178
Name: 2024-05-16 00:00:00, dtype: float64
- 슬라이싱으로 데이터 추출
>> df.iloc[3:5, 0:2]
A B
2024-05-16 -0.765209 -1.463138
2024-05-17 -0.823268 0.437651
>> df.iloc[3:5]
A B C D
2024-05-16 0.002321 -2.836017 0.341215 0.251561
2024-05-17 0.098728 0.138162 -0.503397 -0.313048
>> df[3:5] # 기존 슬라이싱
A B C D
2024-05-16 0.002321 -2.836017 0.341215 0.251561
2024-05-17 0.098728 0.138162 -0.503397 -0.313048
- 리스트로 위치를 지정하여 데이터 추출
>> df.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]
A C
2024-05-14 1.102611 0.736718
2024-05-15 0.482039 0.235904
2024-05-17 -0.823268 -1.025236
- column만 분할하고자 하는 경우
>> df.iloc[1:3, :]
A B C D
2024-05-14 0.607974 0.735388 1.156988 -0.403357
2024-05-15 0.578984 1.274945 -0.282980 -0.134906
- row만 분할하고자 하는 경우
>> df.iloc[:, 1:3]
B C
2024-05-13 -1.291282 -1.022879
2024-05-14 0.735388 1.156988
2024-05-15 1.274945 -0.282980
2024-05-16 -2.836017 0.341215
2024-05-17 0.138162 -0.503397
2024-05-18 0.081714 0.803616
- 값 하나만 추출하는 경우
>> df.iloc[1, 1]
-0.6422716201341141
- 위 방법보다 더 빠르게 값을 하나만 추출
>> df.iat[1, 1]
-0.6422716201341141ㅇ Boolean indexing ★★★★★
- A 값들이 0.1보다 큰 데이터들을 선택
>> df[df["A"] > 0.1]
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
- 조건에 충족하는 데이터 프레임 값들을 표시
>> df[df > 0]
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 NaN NaN
2024-05-14 1.102611 NaN 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 NaN
2024-05-16 NaN NaN NaN 0.899178
2024-05-17 NaN 0.437651 NaN NaN
2024-05-18 NaN NaN NaN NaN
>> df
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
- isin()을 사용하여 필터링이 가능
>> df2 = df.copy()
>> df2
A B C D
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786
>> df2["E"] = ["one", "one", "two", "three", "four", "three"]
>> df2
A B C D E
2024-05-13 0.335655 1.419948 -0.393526 -0.877976 one
2024-05-14 1.102611 -0.642272 0.736718 0.081000 one
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823 two
2024-05-16 -0.765209 -1.463138 -0.184130 0.899178 three
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536 four
2024-05-18 -0.414458 -1.092928 -0.256849 -2.232786 three
>> df2['E'].isin(['two','four'])
2024-05-13 False
2024-05-14 False
2024-05-15 True
2024-05-16 False
2024-05-17 True
2024-05-18 False
Freq: D, Name: E, dtype: bool
>> df2[df2['E'].isin(['two','four'])]
A B C D E
2024-05-15 0.482039 2.128768 0.235904 -0.056823 two
2024-05-17 -0.823268 0.437651 -1.025236 -1.827536 four
* 참조 : 공식 10 minutes to pandas — pandas 2.2.2 documentation (pydata.org)
10 minutes to pandas — pandas 2.2.2 documentation
10 minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook. Customarily, we import as follows: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Basic data structures in p
pandas.pydata.org
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